倫敦大學(xué)皇家霍洛威學(xué)院的學(xué)者開發(fā)了一種新算法，可以通過使用向用戶推薦電影的相同原理來預(yù)測藥物在投放市場之前的副作用。

皇家霍洛威大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的Diego Galeano博士和Alberto Paccanaro教授進(jìn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)方法是第一種能夠預(yù)測受特定副作用影響的人口比例的方法由藥物引起的。

目前，眾所周知的是，在臨床試驗(yàn)中并未觀察到許多藥物的副作用，而是僅在藥物到達(dá)患者后才發(fā)現(xiàn)，這可能在醫(yī)療保健中引起明顯的發(fā)病率和死亡率。

通過使用類似于Netflix的算法，該算法可以預(yù)測用戶在電影中的口味，然后建議觀看電影，因此新算法將有助于確定人們對(duì)藥物的反應(yīng)方式以及在藥物濫用后會(huì)有副作用的人的百分比人體試驗(yàn)的第一階段，因此指導(dǎo)了試驗(yàn)的進(jìn)行。

Royal Holloway的Alberto Paccanaro教授說：“預(yù)測在臨床試驗(yàn)的第一階段后藥物副作用的發(fā)生頻率非常重要。目前，我們沒有任何系統(tǒng)可以做到這一點(diǎn)。”

盡管準(zhǔn)確估計(jì)副作用的頻率對(duì)于臨床實(shí)踐中的患者護(hù)理至關(guān)重要，但對(duì)于制藥公司而言也很重要，因?yàn)樗梢越档退幬飶氖袌龀烦龅娘L(fēng)險(xiǎn)或通過新的臨床方法對(duì)副作用頻率進(jìn)行昂貴的重新評(píng)估的風(fēng)險(xiǎn)審判。